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1.
公交车是为市民出行提供服务的“准公共”产品,它反映了一个城市的管理水平。研究如何合理规划公交车的调度是一个至关重要的问题。针对由于公交客流量易受天气影响、不同时间段客流量及其变化程度相差较大等问题,本文提出了基于“平高峰”因素的多目标遗传算法对城市公交调度进行优化。模型由三个阶段构成,首先本文根据客流数据对公交的“平高峰”阶段进行定义,并验证其合理性;然后利用乘客在站等待时间与公交的各方面成本建立以乘客出行成本和公共交通的运行成本最小的公交调度优化模型。最后将“平高峰”融入至染色体基因序列中,利用多目标遗传算法不断迭代计算出最优公交调度方案。对比结果表明,基于“平高峰”优化后的模型较于传统算法的乘客出行成本降低了13.75%且公共交通的运行成本减少1.7%,均优于传统算法。证明该方法对优化公交调度的有效性。 相似文献
2.
本文研究滚装码头混合泊位分配和劳动力分配的联合调度优化问题。首先,考虑潮汐时间窗约束、装卸劳动力约束、泊位缆桩分布约束以及泊位不规则布局因素,建立以最小化船舶总服务时间为目标的混合整数规划模型。其次,采用内外嵌套算法设计策略,提出求解该类问题的组合算法。其中,外层是多种群并行进化的遗传算法,生成多种船舶计划顺序,内层为基于规则的启发式算法,用于计算给定计划顺序的目标函数值。然后,基于实际运营数据,生成多组不同规模的算例进行全面数值实验,结果表明所提出的算法可在10分钟内求解包含50艘船、100个泊段的算例。最后,开展基于真实滚装码头运营实例的案例分析,对所提模型和算法在实际码头调度问题中的适用性与高效性进行验证。 相似文献
3.
目前的节能照明控制算法仍有陷入局部最优的问题。为了寻求全局最优解,提高室内照明的节能效果,设计一种遗传模拟退火算法对照明系统的控制参数进行优化求解。该算法通过在遗传操作后对优秀个体进行模拟退火处理,增强了算法的局部搜索能力。根据迭代的次数和种群的适应度对遗传概率进行自适应调节,使得算法在前期丰富种群多样性,避免算法“早熟”。提出基于人工神经网络的照度模型来计算室内照度分布,对照明舒适度进行评估,为构造优化算法的适应函数提供了依据。通过仿真实验,在本文介绍的照明场景应用遗传模拟退火算法,并与传统粒子群算法和遗传算法进行比较,其照明节能性能分别高出5.30%和13.61%。 相似文献
4.
5.
基于遗传算法和二维轴对称磁场有限元模型对高温超导托卡马克装置磁体进行了优化设计。以超导带材使用量最少为优化的目标函数,在给定的背景场设计指标和高温超导带材在50K、不同背景场的临界电流数据下,对磁体物理参数以及运行电流进行优化,得到了托卡马克高温超导磁体在50K温区下的设计方案。 相似文献
7.
本文研究了以超临界CO2布雷登循环为原动机的热电联供系统,对系统主要运行参数进行了分析,得到运行参数对于系统热力学性能和经济性能的影响规律。同时,以一次能源利用率和单位输出成本作为目标函数,采用多目标遗传算法对系统进行了优化;在优化结果的基础上,通过TOPSIS法决策出最优解,并与单目标最优解进行对比。结果表明,透平进口温度、透平进口压力和压缩机进口温度的增大有利于系统效率的提高;作为代价,成本也相应增加。在热电比0~4范围内,尽可能增大热电比能够最大程度上降低系统的单位输出成本,提高能源的利用率。 相似文献
8.
文章针对民营企业中的信息技术业,建立包含盈利能力、营运能力、偿债能力、扩张能力、创新能力与公司规模6个方面的指标体系,采用整合改进遗传算法和神经网络的GA-BP算法,对企业的成长性建立模型进行预测与分析.进一步,为验证模型性能,从WIND金融数据库获取数据并进行预处理后,测试集上可决系数R2为0.9990,性能优于其他五种机器学习算法.通过公司市值增长率进行相关系数分析,对建立的模型进行有效性检验,结果表明所选特征的有效性与合理性.最后通过随机森林进行封装特征重要性排序,对指标模型进行简化,选出的8个特征在测试集上改进GA-BP算法的R2为0.8927,再次证明了最初指标选择的合理性. 相似文献
9.
传声器阵列的位置误差会导致高精度定位应用场景中算法性能下降,为解决这一问题,该文提出了一种二维平面传声器阵列位置参数的有源校正方法。在校正声源位置已知的情况下,利用各阵元间的到达时间差均方误差之和最小化作为优化目标设计代价函数,根据遗传算法搜索阵列真实位置的全局最优解,从而估计得到传声器阵列的准确位置信息。仿真与半消声室实验结果均表明,该文提出的方法可有效估计阵列的真实位置信息,其阵列校正误差总体小于基于到达方向与特征空间的校正方法,同时该方法具有鲁棒性强、适用性广的特点,具有较高的应用价值。 相似文献
10.
由于具备高的比强度、比刚度,利用连续纤维增强复合材料代替传统金属材料以实现结构轻量化正受到设计者们的广泛关注。然而,结构的复杂性给复合材料的铺层设计与优化带来了很大的挑战。针对航空用复合材料铺层设计约束多的问题,通过逐步构建设计变量准确表达结构的铺层信息。基于经典遗传算法框架,结合各设计变量特点,定义了铺层优化算法中的遗传算子,通过引入“修复”策略保证了每一代解都能满足设计约束,分布在可行域区间内。最后利用精英保留策略提高了算法的局部寻优能力,可以降低复杂复合材料结构铺层设计的计算成本。通过解决经典benchmark问题并与已有优化结果的比较,验证了前述铺层优化算法的全局、局部寻优能力,为工程实际中的复合材料铺层设计优化提供了理论支撑。 相似文献